1.Pytorch中clone(),detach()在反向传播时的用法 参考博文:PyTorch中的clone(),detach()及相关扩展。 总结:如果 a=b.clone().操作 , 则反向传播时梯度从a传到b可以; 而detach()下a直接脱离原计算图。 2.Pycharm字体放大 任务栏放大:参考博文 File --> Settings --> Apperance . 代码界面,鼠标...
loss = ctc_loss(log_probs, targets, input_lengths, target_lengths) CTCLoss()对象调用形参说明: log_probs:shape为(T, N, C)的模型输出张量,其中,T表示CTCLoss的输入长度也即输出序列长度,N表示训练的batch size长度,C则表示包含有空白标签的所有要预测的字符集总长度,log_probs一般需要经过torch.nn.fu...
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第一步，获取 CTCLoss() 对象。初始化时，需要设置两个参数：blank 和 reduction。blank 是空白标签在标签集中的值，默认为 0，需要根据实际标签集进行设置；reduction 参数用于指定如何处理输出损失，可选为 'none'、'mean' 或 'sum'，默认为 'mean'。第二步，在迭代中调用 CTCLoss() 对象计算损...
在PyTorch框架下,CTCLoss被广泛使用,本文将详细解析PyTorch CTCLoss的参数及其作用,并推荐借助百度智能云文心快码(Comate)提升代码编写效率,详情参见:百度智能云文心快码(Comate)。 PyTorch CTCLoss的主要参数虽然不直接包括学习率(learning rate)和优化策略(optimization strategy),但这两个参数在模型训练过程中与CTCLoss...
这是pytorch的使用 阿珺:CTC Loss原理 这边文章写得好啊,全是numpy自己的写的。 作者的2.1前序的代码就是其实就是说(但是这个作者是真的强,全程numpy写): RNN的输出是: (12, 16), 序列长度是12, 每个序列的dim是16。 通过全连接层:变成(12, 27), 序列长度是12, 每个序列的dim是27(26个字母+横线)。
CTC(Connectionist Temporal Classification),CTCLoss设计用于解决神经网络数据的label标签和网络预测数据output不能对齐的情况。比如在端到端的语音识别场景中,解析出的语音频谱数据是tensor变量,并没有标识来分割单词与单词(单字与单字),在用模型预测输出output时候也没有这种分隔符,但是数据的label(如:"它涌动的躯体如同...
https://github.com/pytorch/pytorch/issues/22234 🐛 Bug When running ctc on the GPU, torch.nn.functional.ctc_loss expects different types for the "targets" input, depending on whether the selected backed is cudnn or the native implementation. ...
对训练过程,取最大概率对应的结果跟真实标签之间的差异(计算编辑距离等方法),作为训练Loss,反向传输给前端网络。 原文链接:https://blog.csdn.net/ft_sunshine/article/details/90300938 二、pytorch环境配置warp-ctc 注:本次编译是按照https://github.com/SeanNaren/warp-ctc的instruction进行的 ...
使用了pytorch中ctcloss 的源码 //pytorch/aten/src/ATen/native/LossCTC.cpp //获取填充blank后的target指定位置的值,用来判断是 static inline int64_t get_target_prime(target_t *target, int64_t offset, int64_t stride, int64_t idx, int64_t BLANK) ...